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NHL on AWS
National Hockey League 的 AWS 團隊將成為 NHL 的官方雲端基礎設施提供商。
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NHL 為什麼選擇 AWS
曲棍球比賽一決高下從幾秒變成幾毫秒。但是,從大量資料中取得洞察仍然具有挑戰性。聽聽 NHL 講述他們如何使用 AWS 開發新的進階洞察,以前所未有的方式區分球員及其表現。
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解鎖資料的潛力
使用超過 10 年的 NHL 歷史曲棍球資訊和追蹤系統 (HITS) 資料,聯盟會利用此資料的力量,透過使用 AWS Lambda、Amazon SageMaker 等創新 AWS 技術產生進階統計數字。
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吸引和取喜粉絲
粉絲會更深入了解選手、團隊和聯盟,因為 AWS 的領先技術將協助交付下一代進階分析。新的即時曲棍球統計數字將轉變賽前、賽中和賽後的粉絲體驗,協助粉絲更好地理解和欣賞冰上動作。
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增強廣播產品品質
AWS 處理的影片摘要和 NHL 的新 4K 攝影機會擷取冰上的每個角度,以便更好了解整場比賽所發生的情況,進行生動講述。NHL 正在 AWS 上建置中央儲存庫,在即時存取 NHL 內容時可協助抓取封存的影片,從而交付新的賽內分析、預測和影片精彩瞬間,提升行動版、線上版和廣播版體驗。
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了解由 AWS 提供支援的 NHL EDGE IQ 如何利用顛覆性技術取得巨大成功。從即時分析至球員表現洞察,探索 AWS 如何透過資料驅動型洞察協助聯盟及其球員提高比賽水平。
了解 AWS 如何預測可能的開球獲勝者
深入了解 ML Solutions Lab 團隊如何使用 NHL 建置開球概率
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主要障礙
將開球活動建模為 ML 問題,收集預測所需的參數,呼叫模型,並將結果提交給廣播公司
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建置 ML 模型
透過不斷聽取 NHL 的專業知識並測試假設,AWS 的科學家設計了 100 多個與開球活動相關的特徵。
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確定開球
深入了解 AWS AI 和機器學習團隊如何使用 NHL 建置開球概率。
影響機會分析的主要因素
雖然有多個因素最終會影響每個評分機會,但機會分析模型顯示了下列三個因素最一致地影響機會的品質。
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守門員位置
機會分析著眼於守門員深度、距離和高度等 7 個不同因素,來形成評分。
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冰球運動
機會分析著眼於冰球方向變化、冰球速度範圍、冰球平均速度和角度差異等 5 個不同因素,來形成評分。
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流量
機會分析著眼於射門原點和球門柱之間的球員位置,以及可能的視野障礙和防守冰球位置,來形成評分。
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吸引粉絲
根據冰上的快速移動動作對曲棍球進行預測,NHL 透過利用 AWS 無與倫比的雲端運算技術集,正在產生其自己的進階統計數字集,NHL 還會產生進階統計數字集。使用十年的歷史資料,NHL 現在可以針對即時比賽動作提供來自其豐富歷史記錄的深入分析。
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畫面分析
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儲存分析
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畫面分析
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畫面分析
每場比賽中的每個畫面會包含大量可變因素,例如畫面是冰上的什麼位置,團隊是實力相當、人手不足或集中攻勢;比賽的比分、時間等。
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儲存分析
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儲存分析
守門員的每次撲救現在會包含基於畫面位置、不同團隊實力條件、比賽時間和比賽條件等的守門員撲救百分比。
「AWS 是 NHL 的完美合作夥伴,協助我們彙總豐富的歷史內容,交付即時進階分析,而該分析會持續轉變粉絲體驗。這些統計數字的交付會為粉絲、選手、教練和廣播業者提供機會,以新方式觀看比賽,對賽中的策略決策有更深入的理解。」
– NHL 業務開發和創新執行副總裁 Dave Lehanski
「AWS 是 NHL 的完美合作夥伴,協助我們彙總豐富的歷史內容,交付即時進階分析,而該分析會持續轉變粉絲體驗。這些統計數字的交付會為粉絲、選手、教練和廣播業者提供機會,以新方式觀看比賽,對賽中的策略決策有更深入的理解。」
– NHL 業務開發和創新執行副總裁 Dave Lehanski
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